Les grands modèles d'IA rivalisent pour fleurir. Pourquoi les géants de la technologie planifient-ils leur déploiement ?

Il ne fait aucun doute que les grands modèles d’IA sont devenus un thème principal dans le développement de l’industrie actuelle de l’intelligence artificielle. Depuis son lancement en novembre 2022, le concept de ChatGPT a continué de fermenter et les géants mondiaux de la technologie ont commencé à rivaliser pour lancer des produits de modèles d'IA à grande échelle. Aujourd’hui, cette tendance s’est étendue à la Chine et s’intensifie.

Le 11 avril 2023, Alibaba Cloud a officiellement lancé son produit grand modèle « Tongyi Qianwen ». Ce modèle a les capacités de plusieurs cycles de dialogue, de création de rédaction, de raisonnement logique et de prise en charge multilingue. Dans le même temps, Zhang Yong, président-directeur général du groupe Alibaba et PDG d'Alibaba Cloud Intelligence Group, a annoncé qu'à l'avenir, tous les produits Alibaba seront connectés au grand modèle « Tongyi Qianwen » et subiront une transformation complète.

En fait, Alibaba Cloud n'est pas la seule entreprise technologique à s'être récemment lancée dans le domaine des grands modèles d'IA. Baidu, Huawei, 360, SenseTime et d'autres sociétés ont également lancé de grands modèles d'IA, et beaucoup d'entre elles les ont appliqués à leurs propres modèles. De plus, de plus en plus d'entreprises ont annoncé que leurs propres modèles de produits à grande échelle seraient bientôt dévoilés.

Alors, à quoi servent les grands modèles d’IA ? Pourquoi les géants de la technologie se précipitent-ils pour rejoindre le jeu ?

Qu'est-ce qu'un grand modèle d'IA ?

Un grand modèle d'IA est un grand modèle de langage, qui est un modèle d'intelligence artificielle spécialement conçu pour comprendre, interpréter et générer du texte de type humain basé sur de grandes quantités de données d'entrée. Son objectif principal est d'effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP) telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments, la traduction automatique, le résumé, la réponse aux questions, la génération de contenu, etc.

Il est entendu que les grands modèles d'IA sont généralement formés à l'aide d'une méthode appelée apprentissage supervisé. Premièrement, un large ensemble d’entrées de texte et leurs sorties correspondantes sont transmises au modèle pour prédire la sortie en fonction des nouvelles entrées. Les grands modèles d'IA utilisent des algorithmes d'optimisation pour ajuster leurs paramètres afin de minimiser la différence entre leurs prédictions et la sortie réelle. Les données d'entraînement sont ensuite transmises au modèle par mini-lots. Le modèle fait des prédictions pour chaque lot et corrige ses paramètres en fonction des erreurs détectées. Ce processus est répété plusieurs fois, permettant au modèle de découvrir progressivement les relations et les modèles dans les données.

Ainsi, par rapport aux modèles de langage ou aux algorithmes traditionnels, les grands modèles d'IA sont capables de fournir une plus grande précision dans les prédictions et d'effectuer des tâches plus complexes à une vitesse plus rapide. Dans le même temps, comme le modèle a été formé sur un vaste ensemble de données, les développeurs ont besoin de moins de travail pour implémenter de telles techniques dans leurs applications. Avec une vitesse et une précision accrues, les grands modèles d'IA offrent aux entreprises de nombreuses opportunités pour créer des solutions basées sur le traitement du langage naturel pour des cas d'utilisation spécifiques qui peuvent améliorer considérablement l'expérience client.

À quels scénarios les grands modèles d'IA peuvent-ils être appliqués ?

Il n'est pas exagéré de dire qu'en tant qu'outil très puissant, les grands modèles d'IA peuvent être appliqués dans divers domaines.

Par exemple, dans le commerce de détail, les grands modèles d'IA peuvent améliorer l'expérience client en fournissant des recommandations personnalisées, en répondant aux demandes des clients et en les aidant dans leurs achats. Les entreprises peuvent utiliser des chatbots pour interagir avec les clients dans un environnement naturel, fournir une assistance client, répondre aux questions et guider les clients tout au long du processus d'achat. Les grands modèles d’IA peuvent même être utilisés pour analyser les données des clients afin de fournir des recommandations personnalisées, par exemple en analysant les achats passés et en suggérant de nouveaux produits susceptibles de les intéresser.

En finance, les grands modèles d'IA peuvent faire un bon travail d'analyse des rapports financiers, des articles de presse et d'autres données financières pour aider les analystes financiers à prendre des décisions.

Dans le domaine de la santé, de grands modèles utilisant l'IA peuvent être utilisés pour surveiller les patients et fournir des alertes en temps réel, analyser la recherche scientifique pour aider à identifier de nouveaux médicaments, analyser les dossiers de santé électroniques pour améliorer les soins aux patients et fournir des simulations interactives et des interactions virtuelles avec les patients pour aider. éducation .

Dans le domaine de l'éducation, les enseignants peuvent utiliser de grands modèles d'IA pour analyser les données des élèves et fournir des recommandations personnalisées, le tout pour suggérer les domaines dans lesquels les élèves pourraient avoir besoin d'une aide supplémentaire.

En termes de marketing, l'une des meilleures façons d'utiliser de grands modèles d'IA en marketing est de mener des recherches. Les grands modèles d’IA peuvent résumer les idées de manière concise, vous n’avez donc pas besoin de rechercher des dizaines de sites Web pour obtenir la réponse souhaitée. En outre, les grands modèles d'IA peuvent également fournir des recommandations personnalisées en utilisant les données des clients et peuvent également fournir de meilleurs services.

Il ne fait aucun doute que les grands modèles d’IA représentent une technologie transformatrice qui peut aider les entreprises à obtenir des avantages stratégiques, à rester compétitives sur un marché en évolution rapide et à offrir une réelle valeur commerciale aux clients.

Selon le « 2023 V1 Global Artificial Intelligence Expenditure Guide » publié par International Data Corporation (IDC), grâce aux progrès continus de la technologie de l'intelligence artificielle, la précision des modèles s'est considérablement améliorée et les logiciels d'IA traitent des données massives et de grande dimension. , et les données complexes ont une plus grande efficacité. En termes de vision par ordinateur, les grands modèles d'IA peuvent mieux reconnaître les images et les vidéos et atteindre une plus grande précision de reconnaissance. IDC prévoit que les dépenses en logiciels d’IA atteindront 7,69 milliards de dollars en 2026, ce qui représentera environ 29 % de la taille totale du marché, soit une augmentation de 10 points de pourcentage par rapport à 2021.

On peut constater qu'à mesure que de nouveaux modèles d'IA continuent d'émerger, cela apportera un immense espace d'imagination et des opportunités de marché au secteur de l'intelligence artificielle.

Écrit à la fin :

Actuellement, le développement de l’économie numérique est devenu un consensus mondial. En tant que technologie stratégique émergente, l’intelligence artificielle devient de plus en plus le principal moteur de la modernisation industrielle et de l’amélioration de la productivité. L’émergence de ChatGPT a fait prendre conscience de l’importance des grands modèles d’IA pour le développement de l’intelligence artificielle.

De nos jours, la bataille pour les grands modèles d'IA a commencé et divers géants se préparent à entrer dans le jeu. Nous ne savons pas qui se démarquera à l'avenir, mais ce qui est certain, c'est qu'avec le développement continu de grands modèles d'IA, la vulgarisation à grande échelle de la technologie de l'intelligence artificielle sera accélérée, permettant à la société humaine d'entrer véritablement dans l'ère de l'intelligence. .

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